from sklearn import datasets
import numpy as np
import tensorflow as tf
from matplotlib import pyplot as plt
import time

# 导入数据集
x_data = datasets.load_iris().data  # 返回iris数据集所有输入特征
y_data = datasets.load_iris().target  # 返回iris数据集所有标签

# 数据集乱序
# seed为随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样
np.random.seed(116)  # 使用相同的seed，使输入特征/标签一一对应
np.random.shuffle(x_data)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y_data)
tf.random.set_seed(116)

# 数据集分出永不相见的训练集和测试集，训练集为前120行，测试集为后30行
x_train = x_data[:-30]
y_train = y_data[:-30]
x_test = x_data[-30:]
y_test = y_data[-30:]

# 数据类型转换
x_train = tf.cast(x_train, tf.float32)
x_test = tf.cast(x_test, tf.float32)

# 配成[愉入特征，标签]对，每次喂入一小撮（batch)
# from_tensor_slices把训练集的输入特征和标签配对打包，每32组一个batch
train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32)
test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)

# 定义神经网络中所有可训练参数
# 因为输入特征为4，只用一层网络，输出节点数等于分类数是3分类，所以w1是4行3列的张量，而b1必须与w1的维度一致，所以是3
w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([4, 3], stddev=0.1, seed=1))
b1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([3], stddev=0.1, seed=1))

# 设置学习率
Ir = 0.1
train_loss_result = []  # 收集每轮loss记录在此列表中，画图用
test_acc = []  # 收集每轮acc记录在此列表中，画图用
epoch = 500  # 循环500轮
loss_all = 0  # 每轮分4个step.loss_all记录四个step生成的4个loss的和

# 训练
print("————————————training————————————\n")
# 记录训练开始时间
now_time = time.time()
# 嵌套循环迭代，with结构更新参数,显示当前loss
for epoch in range(epoch):  # 数据集级别迭代
    for step, (x_train, y_train) in enumerate(train_db):  # batch级别迭代
        with tf.GradientTape() as tape:  # with结构记录梯度信息
            # 前向传播过程计算y
            y = tf.matmul(x_train, w1) + b1  # y为预测结果，神经网络乘加运算
            y = tf.nn.softmax(y)  # 使y符合概率分布（此操作后与独热码相似）
            y_ = tf.one_hot(y_train, depth=3)  # 将标签值转化为独热码格式，方便计算loss和acc
            loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))  # 采用均方误差损失函数mse=mean((y_-y)*(y_-y))
            loss_all += loss.numpy()  # 将每个step计算出的loss累加，为后续求loss平均值提供材料
            # 计算总loss
        # 计算loss对各个参数的梯度
        grads = tape.gradient(loss, [w1, b1])

        # 实现梯度更新 w1=w1-Ir*w1_grad b1=b-Ir*b_grad
        w1.assign_sub(Ir * grads[0])  # 参数自更新
        b1.assign_sub(Ir * grads[1])
    print("Epoch: {}, loss:{}".format(epoch, loss_all / 4))
    train_loss_result.append(loss_all / 4)
    loss_all = 0

    # 测试
    # total_correct为预测对的样本个数，total_number为测试的总样本数，将这两个变量都初始化为0
    total_correct, total_number = 0, 0
    for x_test, y_test in test_db:
        # 使用更新后的参数进行预测
        y = tf.matmul(x_test, w1) + b1
        y = tf.nn.softmax(y)
        pred = tf.argmax(y, axis=1)  # 返回y中最大值的索引，即预测的分类
        # 将pred转换为y_test的数据类型
        pred = tf.cast(pred, dtype=y_test.dtype)
        # 若分类正确，则correct=1，否则为0，将bool型的结果转换为int型
        correct = tf.cast(tf.equal(pred, y_test), dtype=tf.int32)
        # 将每个batch的correct数加起来
        correct = tf.reduce_sum(correct)
        # 将所有的加起来
        total_correct += int(correct)
        # total_number为测试的总样本数，也就是x_test的行数，shape[0]返回变量的行数
        total_number += x_test.shape[0]
    # 总的准确率为total_correct/total_number
    acc = total_correct / total_number
    test_acc.append(acc)
    print("Test_acc:", acc)
    print("————————————————————————————————")
# 记录训练结束时间
total_time  = time.time()-now_time
print("训练耗时：",total_time)
# 绘制loss曲线
plt.title('Loss Function Curve')  # 图片标题
plt.xlabel('Epoch')  # x轴名称
plt.ylabel('Loss')  # y轴名称
plt.plot(train_loss_result, label="$Loss$")  # 逐点画出test acc值并连线"
plt.legend()
plt.show()

# 绘制Acc曲线
plt.title('ACC Curve')  # 图片标题
plt.xlabel('Epoch')  # x轴名称
plt.ylabel('Acc')  # y轴名称
plt.plot(test_acc, label="$Accuracy$")  # 逐点画出test acc值并连线"
plt.legend()
plt.show()